پرامپت و مهندسی پرامپت چیست؟

پرامپت چیست؟

در حوزهٔ هوش مصنوعی و به‌ویژه پردازش زبان طبیعی، «پرامپت» (Prompt) به ورودی یا دستوری اطلاق می‌شود که به مدل زبانی داده می‌شود تا پاسخ یا خروجی مناسبی تولید کند. این ورودی می‌تواند یک سؤال، جمله، عبارت یا حتی یک تصویر باشد که مدل هوش مصنوعی بر اساس آن، پاسخ مرتبط را ارائه می‌دهد.

ساختار پرامپت

یک پرامپت مؤثر معمولاً شامل جزئیات و زمینه‌های مشخصی است که به مدل کمک می‌کند تا پاسخ دقیق‌تری ارائه دهد. این جزئیات ممکن است شامل توضیح وظیفه، زمینه، سبک نگارش و سایر اطلاعات مرتبط باشد. حتی گاهی اوقات ممکن است پارمپت شامل چند مثال نیز باشد (few-shot).

اهمیت پرامپت در تعامل با هوش مصنوعی

پرامپت‌ها نقش کلیدی در کیفیت و دقت پاسخ‌های مدل‌های هوش مصنوعی دارند. با طراحی پرامپت‌های مناسب، می‌توان خروجی‌های مدل را بهبود بخشید و نتایج مطلوب‌تری کسب کرد. به تکنیک هایی که منجر به طراحی پرامپت بهتر میگردد مهندسی پرامپت میگوییم. به عبارت دیگر «مهندسی پرامپت» (Prompt Engineering) به فرآیند طراحی و بهینه‌سازی پرامپت‌ها برای هدایت مدل‌های زبانی به سمت تولید خروجی‌های مطلوب اشاره دارد.

مهندسی پرامپت (Prompt Engineering)

مهندسی پرامپت (Prompt Engineering) به عنوان یک روش مورد استفاده در حوزه‌ی پردازش زبان طبیعی، به دست آوردن خروجی دقیق و مطلوب از مدل‌های زبانی برای وظایف مشخصی مانند پرسش و پاسخ، ترجمه، خلاصه‌سازی و … اطلاق می‌شود. در نتیجه مهندسی پرامپت یا Prompt engineering یک مفهوم در هوش مصنوعی، به خصوص پردازش زبان طبیعی است.

در مهندسی پرامپت، توصیف کاری که هوش مصنوعی باید انجام دهد در ورودی مدل جای داده می‌شود، مثلاً به صورت یک پرسش به جای تعریف صریح صورت مسأله برای الگوریتم. مثلاً اگر شما یک مدل ترجمه ماشینی بنویسید، این مدل صریحاً کاری که باید بکند یعنی ترجمه کردن را می‌داند، اما در مقابل ممکن است شما یک چت‌بات بنویسید و از آن در سؤال بخواهید فلان متن را ترجمه کند، این یک پرامپت است!

معمولاً مهندسی پرامپت با تبدیل یک یا چند وظیفه به مجموعه داده‌های پرامپت و آموزش یک مدل زبانی با استفاده از یادگیری مبتنی بر پرامپت یا فقط “یادگیری پرامپت” انجام می‌شود.

تاریخچه مهندسی پرامپت

در سال‌های اولیه پژوهش‌های پردازش زبان طبیعی، مدل‌های زبانی برای انجام وظایف خاص آموزش داده می‌شدند. با پیشرفت تکنولوژی و روش‌های آموزش مدل‌های زبانی، اما مشخص شد که می‌توان با اعمال پرامپت‌های مناسب و جملات شروعی مشخص به مدل، عملکرد آن را بهبود بخشید.

مدل‌های زبانی GPT-2 و GPT-3 گام‌های مهمی در مهندسی پرامپت بودند. در سال ۲۰۱۸، مدل GPT-2 که توسط شرکت OpenAI معرفی شده بود، با توانایی تولید متن‌هایی به طول چندین پاراگراف، نشان داد که می‌توان با اعمال پرامپت‌های مناسب به آن، متن‌هایی با کیفیت بالا و قابل قبول تولید کرد. سپس با معرفی مدل GPT-3 در سال ۲۰۲۰، استفاده از پرامپت‌های چندگانه و مجموعه داده‌های مختلف برای بهبود عملکرد مدل به عنوان یک روش اصلی در مهندسی پرامپت مورد استفاده قرار گرفت.

امروزه، مهندسی پرامپت به عنوان یکی از روش‌های اصلی در حوزه‌ی پردازش زبان طبیعی شناخته می‌شود و در تولید برنامه‌های کاربردی و سامانه‌های هوشمند، مورد استفاده قرار می‌گیرد.

تکنیک‌های پرامپت‌نویسی

برای نوشتن پرامپت‌های مؤثر، تکنیک‌های مختلفی وجود دارد که می‌تواند به بهبود تعامل با مدل‌های هوش مصنوعی کمک کند. این تکنیک‌ها شامل استفاده از جزئیات دقیق، تعیین نقش برای مدل، ارائه مثال‌های مشخص و تنظیم لحن و سبک نگارش است.

با درک مفهوم پرامپت و مهندسی آن، می‌توان تعامل بهتری با مدل‌های هوش مصنوعی داشت و از قابلیت‌های آن‌ها به‌صورت بهینه بهره‌برداری کرد.

این مطلب به ChatGPT مرتبط است و همچنین اگر دوست دارید مهندسی پرامپت را بیاموزید، دوره آموزشی مهندسی پرامپت را توصیه می‌کنم.

مهندسی پرامپت با ChatGPT برای توسعه دهندگان